INHOUDSOPGAWE:

Wat is Assosiasie in leer sonder toesig?
Wat is Assosiasie in leer sonder toesig?

Video: Wat is Assosiasie in leer sonder toesig?

Video: Wat is Assosiasie in leer sonder toesig?
Video: Gregory Chaitin: Complexity, Metabiology, Gödel, Cold Fusion 2024, November
Anonim

Vereniging reëls of vereniging analise is ook 'n belangrike onderwerp in data-ontginning. Dit is 'n sonder toesig metode, dus begin ons met 'n ongemerkte datastel. 'n Ongemerkte datastel is 'n datastel sonder 'n veranderlike wat vir ons die regte antwoord gee. Vereniging analise poog om verwantskappe tussen verskillende entiteite te vind.

Dienooreenkomstig, is assosiasiereëls sonder toesig leer?

In teenstelling met besluit boom en reël stel induksie, wat lei tot klassifikasie modelle, assosiasie reël leer is 'n leer sonder toesig metode, met geen klasetikette wat aan die voorbeelde toegeken is nie. Dit sou dan 'n Toesighouer wees Leer taak, waar die NN leer uit voorafgeskaleerde voorbeelde.

Ook, wat beteken leer sonder toesig? Leer sonder toesig is 'n tipe van Masjienleer algoritme wat gebruik word om afleidings te maak uit datastelle wat bestaan uit insetdata sonder benoemde antwoorde. Die mees algemene leer sonder toesig metode is cluster analise, wat is gebruik vir verkennende data-analise om verborge patrone of groepering in data te vind.

Ook, wat is 'n voorbeeld van leer sonder toesig?

Hier kan wees voorbeelde van masjienleer sonder toesig soos k-beteken Groepering , Versteekte Markov-model, DBSCAN Groepering , PCA, t-SNE, SVD, Assosiasie reël. Kom ons kyk na 'n paar van hulle: k-beteken Groepering - Data-ontginning. k-beteken groepering is die sentrale algoritme in masjienleer sonder toesig operasie.

Wat is verskillende tipes leer sonder toesig?

Sommige van die mees algemene algoritmes wat in leer sonder toesig gebruik word, sluit in:

  • Groepering. hiërargiese groepering, k-beteken.
  • Anomalie opsporing. Plaaslike uitskieter faktor.
  • Neurale netwerke. Outo-enkodeerders. Deep Belief Nets.
  • Benaderings vir die aanleer van latente veranderlike modelle soos. Verwagting-maksimeringsalgoritme (EM) Metode van momente.

Aanbeveel: